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《机器视觉系统应用工程师简历模板.doc》

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机器视觉系统应用工程师简历模板.doc

《机器视觉系统应用工程师简历模板》

一、个人信息

姓名:张伟

性别:男

出生日期:1990年5月

联系电话:+86-138-XXXX-XXXX

电子邮箱:zhangwei@example.com

求职意向:机器视觉系统应用工程师

期望工作地点:上海/深圳/苏州

期望薪资:面议

二、教育背景

2008.09-2012.06 华中科技大学 自动化专业 本科

主修课程:数字图像处理、模式识别、控制工程、传感器技术、机器学习

毕业设计:基于机器视觉的工业零件缺陷检测系统设计与实现

2012.09-2015.06 上海交通大学 控制科学与工程专业 硕士

研究方向:智能视觉检测与机器人视觉导航

论文题目:《基于深度学习的复杂场景目标检测与定位技术研究》

发表期刊:IEEE Transactions on Industrial Electronics(SCI二区)

三、专业技能

1. 图像处理与机器视觉

- 精通OpenCV、Halcon、VisionPro等视觉库

- 掌握图像预处理(滤波、边缘检测、形态学操作)

- 熟悉特征提取(SIFT、SURF、HOG)、目标检测(YOLO、SSD)

- 精通三维重建与点云处理(PCL库)

2. 编程与开发

- 精通C/C++、Python编程语言

- 熟悉Qt框架开发跨平台视觉应用

- 掌握ROS机器人操作系统与视觉SLAM技术

3. 硬件集成

- 熟悉工业相机选型(Basler、FLIR、Daheng)

- 掌握光源设计(环形光、背光源、同轴光)

- 了解PLC通信与运动控制卡集成

4. 项目管理

- 具备从需求分析到系统部署的全流程经验

- 熟悉Agile/Scrum开发流程

- 掌握DOE实验设计与六西格玛质量方法

四、工作经历

2015.07-2018.12 深圳某自动化设备有限公司 机器视觉工程师

项目1:手机玻璃盖板缺陷检测系统

- 主导设计基于多光谱成像的划痕/裂纹检测方案

- 开发C++检测算法,检测速度提升至120pcs/min(原系统45pcs/min)

- 优化光源系统,使微小缺陷(0.02mm)检出率达99.7%

项目2:汽车安全带卡扣装配检测线

- 搭建Halcon视觉平台,实现6个工位的同步检测

- 设计机械手抓取策略,降低误检率至0.3%

- 编写Python自动化测试脚本,缩短调试周期40%

2019.01-至今 上海某智能科技公司 高级机器视觉工程师

项目3:锂电池极片涂布质量在线监测系统

- 开发基于深度学习的涂布均匀性分析算法

- 集成多相机同步采集系统,实现10m/min高速检测

- 部署边缘计算设备,实时反馈控制涂布机参数

项目4:智慧物流分拣机器人视觉导航

- 构建ROS+VisionPro混合架构,实现动态路径规划

- 开发AR标记识别模块,定位精度达±1mm

- 优化多线程处理,使系统响应时间缩短至80ms

五、项目经验

项目A:半导体晶圆外观检测设备开发(2020.03-2021.06)

角色:项目负责人

技术要点:

- 设计12K线扫相机成像方案,解决晶圆表面反光问题

- 开发基于U-Net的缺陷分割算法,准确率98.2%

- 编写Qt上位机软件,实现检测数据可视化与报表生成

成果:

- 设备通过SEMI标准认证,已部署3条产线

- 申请发明专利2项(《一种晶圆边缘缺陷检测方法》等)

项目B:3C产品组装线视觉引导系统(2018.05-2018.11)

角色:核心算法工程师

技术要点:

- 开发基于模板匹配的零件定位算法,重复定位精度±0.05mm

- 设计抗干扰视觉标定方法,解决机械振动影响

- 集成EtherCAT总线通信,实现与PLC无缝对接

成果:

- 系统使组装效率提升35%,年节约成本280万元

- 获公司年度技术创新奖

六、证书与荣誉

2014.06 全国大学生智能车竞赛一等奖(队长)

2016.12 工业与信息化部机器视觉工程师(高级)认证

2017.09 华为技术有限公司"最佳合作伙伴"奖

2019.05 中国图象图形学学会机器视觉专委会会员

2020.11 上海市浦东新区"青年科技英才"称号

七、自我评价

1. 技术深度:8年机器视觉领域研发经验,精通从光学设计到算法落地的全链条技术,累计交付12个工业级视觉系统,平均故障率

2. 创新能力:擅长将深度学习等前沿技术转化为工业解决方案,在缺陷检测、三维测量等场景实现多项技术突破,获授权专利5项。

3. 团队协作:具备跨部门协调能力,曾同时管理3个并行项目,通过敏捷开发模式使项目平均交付周期缩短25%。

4. 学习能力:持续跟踪CVPR、ICCV等顶会最新成果,2022年主导将Transformer架构引入公司现有检测系统,使复杂场景识别准确率提升18%。

八、附加信息

语言能力:英语CET-6(可阅读英文技术文档),日语N3

开源贡献:GitHub维护视觉算法库(获1200+星标)

技术博客:CSDN专栏作者(累计阅读量50万+)

行业活动:2021年机器视觉产业联盟技术研讨会演讲嘉宾

关键词:机器视觉、OpenCV、深度学习、工业检测、ROS、Qt开发、项目管理与专利、三维重建、图像处理算法、自动化设备

简介:本文是一份机器视觉系统应用工程师的求职简历模板,涵盖从教育背景到项目经验的完整职业历程。申请人拥有华中科技大学与上海交通大学双校背景,8年工业视觉领域研发经验,主导过半导体检测、锂电生产、物流机器人等12个核心项目,掌握OpenCV/Halcon/PCL等工具链,具备从光学设计到算法落地的全栈能力,累计申请专利5项,获省级科技荣誉,擅长将前沿AI技术转化为工业解决方案。

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